Nuestro modelo Duplex integra cinco disciplinas BIM: Arquitectura, Espacios, Electrical, MEP y Plumbing. A partir de sus entidades IFC construimos un grafo de conocimiento RDF que utiliza una ontología propia de GeoAI.earth (geoai:) y conceptos de otras ontologías especializadas: BOT para la organización espacial, BEO para los elementos constructivos, SAREF4BLDG para las instalaciones y QUDT para las cantidades físicas y sus unidades.
Imaginemos que recorremos el Duplex. Comenzamos reconociendo el edificio (bot:Building), ascendemos por sus plantas (bot:Storey), vinculadas al edificio mediante bot:hasStorey, e ingresamos a sus espacios (bot:Space), relacionados con cada planta mediante bot:hasSpace. Encontramos habitaciones, cocinas, baños y pasillos, cuyos componentes pueden describirse como elementos del edificio (bot:Element). Algunos son adyacentes a los espacios (bot:adjacentElement), otros los intersectan (bot:intersectingElement) y otros están contenidos en determinadas zonas (bot:containsElement). Estas clases y relaciones pertenecen a BOT (Building Topology Ontology) y nos permiten comprender cómo se organiza espacialmente el edificio.
Al recorrer esos ambientes comenzamos a reconocer sus componentes constructivos. Encontramos muros (beo:Wall), atravesamos puertas (beo:Door), observamos ventanas (beo:Window), caminamos sobre losas (beo:Slab) e identificamos vigas (beo:Beam), columnas (beo:Column) y revestimientos (beo:Covering). Estos conceptos pertenecen a BEO (Building Element Ontology) y permiten clasificar los elementos constructivos que BOT representa de manera más general como bot:Element. De esta forma, podemos combinar ambas ontologías para preguntar, por ejemplo, qué ventanas (beo:Window) son adyacentes (bot:adjacentElement) a los espacios (bot:Space) de una determinada planta (bot:Storey).
Continuamos nuestro recorrido y descubrimos que el edificio también contiene instalaciones eléctricas, mecánicas y sanitarias. Encontramos terminales de flujo (s4bldg:FlowTerminal), controladores de flujo (s4bldg:FlowController), bombas (s4bldg:Pump), válvulas (s4bldg:Valve) y calderas (s4bldg:Boiler). Estos conceptos corresponden a SAREF4BLDG (SAREF for Buildings) y permiten interpretar los equipos y componentes de las instalaciones según categorías semánticas compartidas, independientemente de los nombres particulares utilizados en los modelos IFC.
Pero nuestro Duplex tiene una característica adicional: un mismo componente físico puede aparecer representado en distintas disciplinas. Para investigar estas correspondencias utilizamos nuestra ontología GeoAI.earth (geoai:), que incorpora propiedades como el identificador global IFC (geoai:globalId), el tipo de entidad IFC (geoai:ifcEntity) y la asociación con conjuntos de propiedades (geoai:hasPropertySet). Gracias a estos identificadores encontramos 165 coincidencias entre objetos de los modelos MEP y Plumbing. Así podemos reconocer posibles representaciones compartidas, comparar sus propiedades e investigar discrepancias entre disciplinas. Nuestra ontología actúa como una capa de integración que conserva información del modelo IFC y la conecta con clasificaciones ontológicas especializadas.
Finalmente, comenzamos a medir el edificio. Queremos conocer la superficie de sus espacios (bot:Space), las dimensiones de sus componentes y otras propiedades cuantitativas. Nuestra ontología permite asociar cantidades y sus valores (geoai:quantityValue), mientras que QUDT (Quantities, Units, Dimensions and Types) aporta conceptos para representar valores de cantidad (qudt:QuantityValue), valores numéricos (qudt:numericValue) y unidades de medida (qudt:unit), como metros cuadrados (unit:M2). En el Duplex encontramos cantidades denominadas GSA BIM Area, asociadas a superficies. Esta integración resulta fundamental para interpretar mediciones y comparar propiedades entre disciplinas, evitando confundir valores expresados en unidades diferentes.
Así, nuestra ontología GeoAI.earth no pretende reemplazar a BOT, BEO, SAREF4BLDG ni QUDT, sino articular sus conceptos con las entidades y propiedades originales de IFC. BOT nos permite comprender dónde se organizan los objetos y cómo se relacionan espacialmente; BEO nos permite reconocer qué elementos constructivos son; SAREF4BLDG nos ayuda a interpretar los equipos técnicos; QUDT nos permite comprender sus magnitudes físicas; y GeoAI.earth conserva los identificadores, tipos y propiedades IFC necesarios para integrar las distintas representaciones disciplinares.
El resultado es un grafo de conocimiento en el que podemos recorrer conceptualmente el edificio (bot:Building), identificar sus plantas (bot:Storey), explorar sus espacios (bot:Space), reconocer sus elementos constructivos (beo:Wall, beo:Door, beo:Window), descubrir sus equipos (s4bldg:Pump, s4bldg:Valve), consultar sus cantidades (qudt:QuantityValue) y relacionar objetos de diferentes modelos mediante sus identificadores (geoai:globalId).
Esta es la principal contribución de nuestra integración ontológica: transformar cinco representaciones BIM disciplinares en una estructura de conocimiento compartida, donde los conceptos permiten interpretar los objetos y las relaciones permiten formular preguntas que atraviesan los límites de cada modelo.
Sobre esta estructura podremos desarrollar nuestro agente MCP, capaz de responder preguntas en lenguaje natural sobre el edificio, sus espacios, componentes, instalaciones, cantidades y correspondencias entre disciplinas, utilizando las clases y relaciones efectivamente representadas en GraphDB.